論文の概要: Analyzing In-browser Cryptojacking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13253v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 02:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 15:35:57.402143
- Title: Analyzing In-browser Cryptojacking
- Title（参考訳）: ブラウザ内cryptojackingの解析
- Authors: Muhammad Saad and David Mohaisen
- Abstract要約: 我々はブラウザ内暗号ジャックの静的、動的、経済的側面を分析する。
機械学習技術を用いて、暗号解読スクリプトと良性および悪意のあるJavaScriptサンプルを区別する。
また,オンライン広告の代替手段として,暗号ジャックの実現可能性を実証的に評価する分析モデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.599890339599586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cryptojacking is the permissionless use of a target device to covertly mine
cryptocurrencies. With cryptojacking, attackers use malicious JavaScript codes
to force web browsers into solving proof-of-work puzzles, thus making money by
exploiting the resources of the website visitors. To understand and counter
such attacks, we systematically analyze the static, dynamic, and economic
aspects of in-browser cryptojacking. For static analysis, we perform content,
currency, and code-based categorization of cryptojacking samples to 1) measure
their distribution across websites, 2) highlight their platform affinities, and
3) study their code complexities. We apply machine learning techniques to
distinguish cryptojacking scripts from benign and malicious JavaScript samples
with 100\% accuracy. For dynamic analysis, we analyze the effect of
cryptojacking on critical system resources, such as CPU and battery usage. We
also perform web browser fingerprinting to analyze the information exchange
between the victim node and the dropzone cryptojacking server. We also build an
analytical model to empirically evaluate the feasibility of cryptojacking as an
alternative to online advertisement. Our results show a sizeable negative
profit and loss gap, indicating that the model is economically infeasible.
Finally, leveraging insights from our analyses, we build countermeasures for
in-browser cryptojacking that improve the existing remedies.
- Abstract（参考訳）: cryptojackingは、ターゲットデバイスが暗号通貨を隠ぺいにマイニングするための無許可利用である。
暗号鍵によって、攻撃者は悪意のあるJavaScriptコードを使用して、Webブラウザに作業の証明パズルを強制する。
このような攻撃を理解し、対処するために、ブラウザ内暗号化の静的、動的、経済的側面を体系的に分析する。
静的解析では、暗号鍵サンプルのコンテンツ、通貨、コードに基づく分類を行う。
1) ウェブサイト間の分布を測定する。
2)プラットフォーム親和性を強調し、
3) コードの複雑さを研究する。
機械学習技術を用いて、暗号解読スクリプトと良性および悪意のあるJavaScriptサンプルを100%精度で区別する。
動的解析では,CPUやバッテリ使用量などの重要なシステムリソースに対する暗号ジャックの効果を解析する。
また、webブラウザのフィンガープリントを行い、被害者ノードとdropzone暗号化サーバ間の情報交換を分析する。
また,オンライン広告の代替手段として,暗号ジャックの実現可能性を実証的に評価する分析モデルを構築した。
その結果,負の利益と損失の差が大きく,モデルが経済的に実現不可能であることが示された。
最後に,我々の分析から得た知見を活かし,既存の対策を改善するためのブラウザ内暗号化対策を構築する。
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